## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 300-313 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5358
Implementasi Sistem Rekomendasi dengan Content Based Filtering dan Teknologi Virtual Tour Untuk Strategi Pemasaran Pada Website
Gina Purnama Insany, Somantri, Phina Putri Amalia *
Fakultas Teknik Komputer dan Desain, Teknik Informatika, Universitas Nusa Putra, Sukabumi, Indonesia Email: 1 gina.purnama@nusaputra.ac.id, 2 somantri@nusaputra.ac.id, 3,* phina.putri_ti20@nusaputra.ac.id Email Penulis Korespondensi: phina.putri_ti20@nusaputra.ac.id Submitted: 16/06/2024 ; Accepted: 28/06/2024 ; Published : 29/06/2024
Abstrak− Bisnis  properti  berkembang  pesat  didukung  oleh  kondisi  ekonomi  yang  stabil  dan  daya  beli  masyarakat  yang meningkat, memicu persaingan ketat di industri properti sehingga banyak perusahaan berlomba menghadirkan solusi modern. Calon  konsumen  sering  kesulitan  memilih  rumah  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  karena  banyaknya  pilihan,  sementara perusahaan  properti  menghadapi  tantangan  dalam  menyediakan  informasi  yang  menarik  dan  komprehensif.  Solusi  seperti sistem  rekomendasi  dengan Content  Based  Filtering dan  teknologi Virtual  Tour menawarkan  pendekatan  inovatif  yang memudahkan  konsumen  memilih  rumah  dan  meningkatkan  strategi  pemasaran  pada  website  Setiabudi  Land.  Sistem rekomendasi ini memberikan saran sesuai karakteristik dan preferensi pengguna dengan input seperti usia, status pernikahan, jumlah anak, pendapatan per bulan, fasilitas yang diinginkan, dan preferensi lingkungan. Output berupa rekomendasi mengenai nama perumahan, jenis, dan tipe rumah. Di sisi lain, Virtual Tour menawarkan pengalaman visual realistis, memungkinkan konsumen  melihat  properti  secara virtual tanpa  harus  mengunjungi  lokasi  fisik,  menampilkan  ruang  tamu,  ruang  tengah,  2 kamar tidur, 1 toilet, dan 1 dapur. Hasil evaluasi performa sistem rekomendasi menunjukkan tingkat akurasi, presisi, recall , dan F1-score di kisaran 92-93% sementara pengujian fungsionalitas Virtual Tour berjalan baik. Pengujian User Acceptance mencapai 88.66%, menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi terhadap fitur sistem rekomendasi dan virtual tour.
Kata Kunci: Strategi Pemasaran; Content Based Filtering; Virtual Tour; Setiabudi Land
Abstract− The real estate business is rapidly developing, supported by a stable economy and increased purchasing power of the public, which triggers intense competition in the property industry. Consequently, many companies are  striving to offer modern solutions. Prospective buyers often struggle to choose a house that suits their needs due to the plethora of options, while  real  estate  companies  face  challenges  in  providing  attractive  and  comprehensive  information.  Solutions  like  a recommendation system with Content-Based Filtering and Virtual Tour technology offer innovative approaches that make it easier for consumers to select a house and enhance marketing strategies on the Setiabudi Land website. This recommendation system provides suggestions according to user characteristics and preferences with inputs such as age, marital status, number of children, monthly income, desired facilities, and environmental preferences. The output includes recommendations on the name of the housing complex, type, and model of the house. On the other hand, Virtual Tour offers a realistic visual experience, allowing  consumers  to  view  properties  virtually  without  having  to  visit  the  physical  location,  showcasing  the  living  room, family room, 2 bedrooms, 1 bathroom, and 1 kitchen. Evaluation results of the recommendation system's performance show accuracy,  precision,  recall,  and  F1-score  levels  in  the  range  of  92-93%,  while  functionality  tests  of  the  Virtual  Tour  run smoothly. User Acceptance testing reached 88.66%, indicating a high level of user satisfaction with the recommendation system and virtual tour features.
Keywords : Marketing Strategy; Content Based Filtering; Virtual Tour; Setiabudi Land

## 1. PENDAHULUAN
Perumahan menjadi salah satu pilihan utama bagi masyarakat yang mencari tempat tinggal sesuai dengan standar kelayakan, mengingat meningkatnya kebutuhan akan tempat tinggal yang tidak seimbang dengan pertumbuhan penduduk, menandakan pentingnya pemenuhan tempat tinggal yang nyaman dan aman. Rumah menjadi kebutuhan primer, khususnya bagi masyarakat yang sudah berkeluarga [1].
Data  statistik  BPS  tentang  Perumahan  dan  Pemukiman  menunjukkan  persentase  rumah  tangga  yang memperoleh rumah dengan cara membeli dari pengembang pada kuintil 1 (status ekonomi terendah) hanya 0,40%. Sementara  pada  kuintil  5  (status  ekonomi  tertinggi)  persentase  meningkat  di  angka  10,98%.  Kecenderungan peningkatan sejalan dengan status ekonomi rumah tangga yang lebih baik [2]. Bisnis properti terus  mengalami peningkatan  karena  kondisi  ekonomi  yang  stabil  dan  pertumbuhan  daya  beli  masyarakat,  yang  menjadi  faktor utama dalam perkembangan industri properti.
Persaingan  dalam  industri  properti  perumahan  mendorong  banyak  perusahaan  properti  untuk  bersaing dalam  menghadirkan  solusi  yang  lebih  modern  dan  canggih.  Banyak  perusahaan  berusaha  memanfaatkan kemajuan teknologi informasi, khususnya dalam hal pemasaran. Media pemasaran menjadi sarana penting bagi pengembang properti, dan penerapan teknologi informasi dalam strategi pemasaran properti menjadi langkah yang sangat diperlukan untuk mempermudah proses pemasaran bagi para pengembang [3].
Terdapat  permasalahan  utama  yang  dihadapi  oleh  calon  konsumen  dalam  memilih  rumah  yaitu kebingungan  dan  kesulitan  dalam  menentukan  pilihan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  preferensi  mereka. Banyaknya  pilihan  properti  yang  tersedia  pada  website  Setiabudi  Land  sering  kali  membuat  calon  konsumen merasa  bingung  dan  sulit  dalam  mengambil  keputusan  yang  tepat.  Selain  itu,  informasi  yang  disediakan  oleh pengembang  properti  kurang  lengkap  dan  kurang  menarik,  sehingga  mengurangi  minat  calon  konsumen  untuk mengeksplorasi  lebih  lanjut.  Dibutuhkan  penerapan  teknologi  informasi  untuk  meningkatkan  efektivitas  dan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 300-313 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5358
efisiensi dalam proses pemasaran dan pemilihan rumah. Teknologi informasi yang diterapkan dengan baik dapat memberikan solusi yang lebih personal dan interaktif bagi calon konsumen, serta membantu pengembang properti dalam menyajikan informasi yang lebih komprehensif dan menarik. Solusi dengan penerapan sistem rekomendasi dengan Content Based Filtering dan teknologi Virtual Tour dapat memudahkan permasalahan yang dialami oleh calon  konsumen  dalam  memilih  rumah,  hal  tersebut  juga  dapat  menjadi  strategi  pemasaran  yang  efektif  bagi developer Setiabudi Land untuk meningkatkan daya saing di industri properti.
Sistem  rekomendasi  mengatasi  masalah  informasi  berlebihan  dengan  menyaring  informasi  penting berdasarkan preferensi dan perilaku pengguna. Terdapat tiga pendekatan utama dalam sistem rekomendasi yaitu content based filtering , collaborative filtering , dan hybrid filtering . Content based filtering mempertimbangkan pola perilaku pengguna dari masa lampau untuk merekomendasikan barang yang sesuai dengan pola pengguna tersebut [4]. Sistem rekomendasi dengan Content Based Filtering dapat digunakan untuk memberikan saran yang disesuaikan berdasarkan karakteristik dan preferensi pengguna [5]. Dengan menerapkan Content Based Filtering , dapat memberikan solusi bagi calon konsumen yang bingung dalam memilih dan membeli rumah sesuai dengan kebutuhan mereka.
Penerapan teknologi Virtual Tour sebagai media pemasaran, dapat memberikan pengalaman virtual yang realistis dan menarik, menampilkan gambaran yang sangat mirip dengan situasi nyata. Ini memberikan informasi yang  lebih  lengkap  dan  mendalam  kepada  pengguna  [6].  Penggunaan  teknologi Virtual  Tour memiliki  potensi untuk meningkatkan ketertarikan calon pembeli dengan memfasilitasi pengalaman melihat properti secara virtual tanpa  harus  datang  langsung  ke  lokasi,  sehingga  dapat  mengoptimalkan  efisiensi  waktu  dan  tenaga,  selain  itu virtual tour juga dapat menjadi media promosi yang efektif. Berdasarkan penelitian sebelumnya terkait sistem rekomendasi dengan Content Based Filtering, penelitian penerapan sistem rekomendasi pada video game, mendapatkan hasil tingkat akurasi mencapai 87,75%, Content Based Filtering dapat membantu menemukan video game yang sesuai dengan preferensi pengguna [7]. Penelitian penerapan  sistem  rekomendasi  pada  produk  perawatan  kulit  menunjukkan  bahwa 94%  pengguna  setuju  bahwa sistem rekomendasi dengan Content Based Filtering pada situs web membantu dalam memilih produk perawatan kulit  [8].  Penelitian  penerapan  sistem  rekomendasi  pada  tipe  rumah  perumahan  Griya  Bumi  Sedayu  dengan Content  Based  Filtering ,  mencapai  akurasi  sekitar  84,2%  [9].  Sementara  penelitian  terkait Virtual  Tour untuk media pemasaran perumahan PT. Butta Gowa Propertindo menyatakan bahwa hasil pengujian dengan kuesioner terhadap  20  responden  dari  masyarakat  dan  karyawan  PT.  Butta  Gowa  Propertindo  menunjukkan  tingkat keberhasilan  aplikasi  tersebut  sebagai  media  pemasaran,  dengan  nilai  persentasi  pengujian  sebesar  88,4%  [3]. Penelitian pengembangan aplikasi virtual tour untuk pengenalan lingkungan kampus PENS, menunjukkan hasil pengujian dengan blackbox testing berhasil dan pengguna dapat menggunakan fitur yang disediakan dengan baik [10].
Pada  penelitian  sebelumnya,  belum  ada  yang  mengabungkan Content  Based  Filtering dan Virtual  Tour secara bersamaan untuk strategi pemasaran perumahan. Sehingga penelitian ini dibuat untuk menghadirkan inovasi baru  dengan  menggabungkan Content  Based  Filtering dan Virtual  Tour untuk  strategi  pemasaran  perumahan. Dengan  pendekatan Content  Based  Filtering menggunakan  model  klasifikasi random  forest ,  sistem  dapat merekomendasi  perumahan  sesuai  karakteristik  dan  preferensi  calon  pembeli.  Keunikan  visualisasi  melalui teknologi Virtual  Tour 360°,  memungkinkan  pengguna  menjelajahi  setiap  rumah  secara  interaktif  dan  efisien. Dengan  demikian,  penelitian  ini  membawa  kontribusi  yang  signifikan  dengan  menghadirkan  pengalaman pengguna yang unik dan inovatif dalam industri properti.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan  diatas,  peneliti  tertarik  mengimplementasikan Content Based Filtering dan Virtual Tour untuk strategi pemasaran perumahan yang dikembangkan oleh Setiabudi Land. Sistem rekomendasi dengan pendekatan Content based Filtering menampilkan hasil rekomendasi terdiri dari nama perumahan,  jenis  rumah,  dan  tipe  rumah.  Sementara Virtual  Tour dengan  pengambilan  gambar  menggunakan kamera  Ricoh  theta  dan  dibuat  dengan tools 3D  Vista  akan  menampilkan  ruangan  dalam  rumah  contoh  yang tersedia di perumahan yang dikembangkan Setiabudi Land meliputi ruang tamu, ruang tengah, kamar tidur, toilet, dan  dapur.  Peneliti  berharap  solusi  mengimplementasikan Content  Based  Filtering dan Virtual  Tour dapat bermanfaat bagi calon konsumen dalam memilih rumah yang sesuai dengan preferensi dan karakteristiknya, serta dapat meningkatkan strategi pemasaran bagi developer perumahan Setiabudi Land.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Rangkaian langkah-langkah penelitian diilustrasikan dalam suatu diagram alur sebagai berikut :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Gambar 1 Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 menunjukkan proses pengembangan sistem rekomendasi dan teknologi Virtual Tour. Mulai dari  identifikasi  masalah,  pengumpulan  data,  analisis  kebutuhan,  pembuatan  sistem  rekomendasi,  pembuatan Virtual Tour, integrasi, deployment, hingga pengujian sistem.

## 2.2 Identifikasi Masalah
Dalam industri properti, terutama di tengah persaingan yang semakin ketat, penting untuk terus berinovasi dan memanfaatkan  teknologi  informasi  secara  optimal  untuk  memperkuat  strategi  pemasaran.  Namun,  berdasarkan studi  literatur  dan  observasi  terhadap  website  Setiabudi  Land,  terdapat  beberapa  masalah  yang  menghambat potensi daya tarik dan keterlibatan calon konsumen:
a. Kurangnya pembaruan dalam strategi pemasaran dan solusi baru bagi calon konsumen perumahan Setiabudi Land  dapat  mengakibatkan  kurangnya  inovasi  dalam  menarik  perhatian  calon  konsumen  baru  dan mempertahankan minat mereka.
b. Penggunaan teknologi informasi yang tidak optimal dapat mengakibatkan ketidakmampuan perusahaan untuk mencapai audiens yang lebih luas dan meningkatkan keterlibatan calon konsumen.
c. Kurangnya  fitur  yang  informatif  dan  interaktif  pada  website  dapat  mengakibatkan  pengalaman  pengguna menjadi  kurang  memuaskan  dan  mengurangi  minat  calon  konsumen  untuk  menjelajahi  lebih  lanjut  tentang properti yang ditawarkan.

## 2.3 Metode Pengumpulan Data
Dalam proses pengumpulan data, peneliti melakukan serangkaian kegiatan sebagai berikut:
a. Observasi
Peneliti  melakukan  observasi  langsung  ke  lokasi  perumahan  yang  dikembangkan  oleh  Setiabudi  Land, terdiri dari 5 perumahan. Data perumahan dapat dilihat dalam tabel 1.
Tabel 1. Data Perumahan No Nama Perumahan Jenis Tipe Rumah Contoh Alamat 1 2 3 4 5 Setiabudi Estate Qianna Residence 2 Bukit Cibadak Asri Goalpara Hills Bukit Pinus Banjaran Komersil Komersil Subsidi Subsidi Subsidi 36/72 30/60, 36/72, 45/84 30/60 30/60 30/60 Tidak Tersedia Tersedia tipe 36/72 Tersedia Tersedia Tersedia Jl. Goalpara KM 2, Kec. Sukaraja, Kab. Sukabumi, Jawa Barat 43192 Jl. Ciandam KM. 2 Kel. Cibeureum Hilir, Kota Sukabumi, 43165
Jl. Kebon Kai, Ciheulang Tonggoh,
Kec. Cibadak, Kabupaten Sukabumi,
Jawa Barat 43351 Jl. Goalpara KM.6,  Limbangan, Kec. Sukaraja, Kab. Sukabumi, Jawa Barat 43192
Jl. Lingansari, Baros, Kec. Arjasari,
Kabupaten Bandung, Jawa Barat
Tujuan  dari  observasi  ini  untuk  mengetahui  strategi  pemasaran  yang  digunakan  oleh  Setiabudi  Land diantaranya adalah dengan membagikan brosur, pameran properti, penggunaan media sosial dan website sebagai media promosi. Temuan dari hasil observasi yaitu kurangnya fitur yang informatif dan interaktif pada website. Selain itu, peneliti melakukan pengambilan foto panorama 360 ° pada rumah contoh yang tersedia untuk pembuatan Virtual Tour.
b. Survei
Peneliti  melakukan  survei  menggunakan  Google  Form  dengan  kriteria  responden  yang  pernah  membeli rumah di perumahan Qianna Residence 2, Setiabudi Estate, Goalpara Hills, Bukit Cibadak Asri, dan Bukit Pinus Banjaran.  Survei  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  dan  preferensi  konsumen  dalam  membeli rumah.  Data  yang  dikumpulkan  mencakup  usia,  status  pernikahan,  jumlah  anak,  perdapatan  per-bulan,  nama perumahan,  jenis  rumah,  tipe rumah,  preferensi  fasilitas,  dan  preferensi  lingkungan.  Selain  itu,  responden  juga

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 300-313 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5358
diminta  untuk  mengisi  3  pernyataan  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  pendapat  mereka  tentang  fitur  sistem rekomendasi dan virtual tour yang akan ditambahkan ke dalam website setiabudiland. Berikut adalah pernyataan- pernyataan yang diajukan:
1. Sistem  rekomendasi  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  disesuaikan  dengan  preferensi  dan  kebutuhan pengguna,  sehingga  meningkatkan  kemungkinan  pengguna  menemukan  rumah  yang  sesuai.  Jika  sistem rekomendasi  di  tambahkan  pada  website  setiabudiland  dapat  menjadi  alat  yang  berguna  dalam  proses pengambilan keputusan dalam membeli rumah.
2. Fitur Virtual Tour memberikan fleksibilitas dalam menjelajahi properti kapanpun dan dimanapun tanpa perlu berkunjung secara fisik, sehingga memberikan pengalaman yang lebih interaktif dan mendekati pengalaman nyata. Jika fitur Virtual Tour ditambahkan pada website setiabudiland dapat berguna dalam menghemat waktu dan biaya yang diperlukan untuk melakukan kunjungan fisik ke perumahan yang mungkin tidak sesuai dengan kebutuhan.
3. Kombinasi  dari  sistem  rekomendasi  yang  mempertimbangkan  preferensi  pengguna  dan virtual  tour yang memberikan  pengalaman  visual,  dapat  memberikan  pengalaman  pencarian  rumah  yang  lebih  informatif, efisien, dan menarik.
Jawaban dari pernyataan tersebut kemudian dihitung menggunakan skala likert. Skala Likert adalah alat untuk mengukur pendapat atau sikap seseorang terhadap suatu topik dengan memberikan pilihan jawaban seperti sangat tidak setuju (STS), tidak setuju (TS), ragu/netral (N), setuju (S), dan sangat setuju (S). Nilai total diperoleh dengan  menjumlahkan  nilai  yang  dipilih  oleh  responden,  yang  memberikan  gambaran  tentang  seberapa  setuju mereka terhadap topik tersebut [11]. Berikut rumus dari skala likert:
𝐿 = (𝑆𝑇𝑆 ×1)+(𝑇𝑆 𝑋 2)+(𝑁 ×3)+(𝑆 ×4)+(𝑆𝑆 ×5) 𝑁𝐵 × 100
(1)
Keterangan: NB = Jumlah Responden

## Gambar 2. Hasil Survei
Gambar  2  merupakan  hasil  survei  dari  272  orang  responden  yang  sudah  dihitung  menggunakan  skala likert. Hasil menunjukkan bahwa pernyataan tersebut diterima dengan sangat baik oleh responden. Dengan 94% responden yang memberikan jawaban positif (setuju), dapat disimpulkan bahwa pernyataan tersebut mendapat dukungan yang sangat baik. Hanya sebagian kecil yang bersikap netral, dan tidak ada yang menolak pernyataan tersebut.
c. Studi Literatur
Peneliti melakukan studi literatur untuk memperoleh pemahaman mendalam tentang teori terkait content based filtering serta virtual tour melalui jurnal, buku, artikel, dll. Hal tersebut dapat membangun dasar teoretis yang  kuat,  dan  mengidentifikasi  celah  dalam  penelitian  sebelumnya.  Melalui  studi  literatur,  peneliti  dapat merancang solusi inovatif dan relevan, serta mengadopsi praktik terbaik yang telah terbukti efektif.

## 2.4 Analisa Kebutuhan
Berikut adalah daftar spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan untuk penelitian ini:
a. Perangkat Keras (Hardware)
Beberapa kebutuhan perangkat keras yang digunakan selama proses penelitian dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Kebutuhan Perangkat Keras
No Perangkat Keras Keterangan 1 Laptop HP Pavilion x360 2 Processo Intel Core i3 3 RAM 8 GB

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 300-313 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5358
4 5 Kamera 360 derajat Smartphone Ricoh Theta SC2 Realme 7i
b. Perangkat Lunak (Software)
Beberapa kebutuhan perangkat lunak yang digunakan selama proses penelitian dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Kebutuhan Perangkat Lunak
No Perangkat Lunak Keterangan 1 2 3 4 Visual Studio Code Laragon 3D Vista Chrome Code Editor Web server Tools Virtual Tour Browser

## 2.5 Pembuatan Sistem Rekomendasi
Pembuatan  sistem  rekomendasi  menggunakan  pendekatan Content  Based  Filtering dengan  model  klasifikasi Random Forest , mencakup beberapa langkah meliputi:
a. Pengumpulan Data
Data  yang  didapatkan  sebanyak  272  merupakan  data  primer  yang  diperoleh  dari  hasil  survei  kuesioner kepada konsumen perumahan Setiabudi Estate, Qianna Residence 2, Bukit Cibadak Asri, Goalpara Hills, dan Bukit Pinus Banjaran. Data yang dikumpulkan meliputi usia, status pernikahan, jumlah anak, perdapatan per-bulan, nama perumahan, jenis rumah, tipe rumah, preferensi fasilitas, dan preferensi lingkungan.
b. Pra Pemrosesan
Pra pemrosesan data merupakan langkah penting untuk mengubah data mentah dari sumbernya menjadi data yang berkualitas atau bernilai signifikan. Alasan utama  pra-pemrosesan dilakukan karena ketidakteraturan format data dan untuk menghasilkan data yang tepat [12]. Berikut tahapan Pra pemrosesan data: 1. Memisahkan nilai input dan target. Nilai X sebagai input dan y sebagai target. Input mencakup kolom kolom yang  akan  digunakan  sebagai  fitur  dalam  model,  sedangkan  target  mencakup  kolom-kolom  yang  akan diprediksi oleh model. Fitur-fitur yang digunakan sebagai input mencakup Usia, Status Pernikahan, Jumlah Anak, Pendapatan/Bulan, Fasilitas Yang Diinginkan, dan  Preferensi lingkungan. Sedangkan fitur-fitur yang digunakan sebagai target yang ingin diprediksi mencakup Nama Perumahan, Jenis Rumah, dan Tipe Rumah.
2. Transformasi Data
Tranformasi  dengan label  encoding  dan  one  hot  encoding.  Encoder digunakan  untuk  mengubah  data kategorikal menjadi format numerik. Algoritma Random Forest memerlukan input numerik, encoder berperan penting dalam membantu proses transformasi untuk meningkatkan akurasi model. Berikut merupakan proses- proses dalam transformasi data:
a) Label Encoding
Label  Encoding mengubah  data  kategorikal  dari  label  teks  menjadi  representasi  numerik  unik  yang memberi nilai 0, 1, dan 2. Teknik ini menciptakan hubungan ordinal antar kategori, meski urutan tersebut mungkin tidak mencerminkan data asli [13]. Pada penelitian ini, status pernikahan dan pendapatan per bulan di encode menggunakan label encoding , karena termasuk kedalam atribut ordinal yang dapat diurutkan. Hasil dari label encoding dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Label Encoding Variabel Label Label Encoding Status Pernikahan Pendapatan per-bulan Lajang Sudah Menikah Rp. 2.000.000 - Rp. 5.000.000 Rp. 5.000.000 - Rp. 10.000.000 > Rp. 10.000.000 0 1 1 2 0
b) One Hot Encoding
One-hot  encoding  mengubah  data  kategori  menjadi  vektor  biner,  dengan  setiap  kategori  diwakili  oleh vektor yang memiliki  satu  elemen  bernilai  1  dan  0. Teknik  ini  jelas  merepresentasikan  data  kategorikal tetapi dapat menghasilkan ruang fitur besar jika kategori banyak  [13]. Pada penelitian ini,  fasilitas yang diinginkan  dan  preferensi  lingkungan  akan  di  encode  menggunakan one  hot  encoding ,  karena  termasuk kedalam atribut kategorikal tanpa urutan tertentu.  Nilai kolom ini adalah 1 jika berada dalam entri dan 0 jika tidak ada. Berikut variable dan label yang diencode menggunakan teknik one hot encoding:
c. Pembagian Data Training dan Testing
Data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data training sebanyak 80% dan data testing sebanyak 20%. Data training digunakan  untuk  melatih model  machine  learning, sementara  data testing digunakan  untuk  menguji

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 300-313 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5358
performa  model  yang  telah  dilatih.  Model  dapat  dilatih  menggunakan  data  training  dan  kemudian  dievaluasi keakuratannya menggunakan data testing , sehingga memastikan model dapat melakukan prediksi yang baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
d. Pemodelan
Pemodelan  menggunakan  algoritma  Random  Forest.  Random  Forest  merupakan  sebuah  teknik  bagging dalam  ensemble  learning,  menggunakan  banyak  pohon  keputusan  yang  dibuat  dari  sampel  dataset  acak  untuk meningkatkan akurasi prediksi. Hasil prediksi dari semua pohon digabungkan melalui voting untuk menentukan hasil akhir, memastikan variasi antar pohon, serta membatasi fitur yang diakses oleh setiap pohon untuk mencegah overfitting  [14].  Model Random  Forest digunakan  untuk  membuat  prediksi  perumahan  yang  sesuai  dengan karakteristik dan preferensi calon pembeli. Setiap pohon melakukan prediksi berdasarkan input terkait usia, status pernikahan, jumlah anak, pendapatan per bulan, fasilitas yang diinginkan, dan preferensi lingkungan. Kemudian memberikan  hasil  prediksi  mencakup  nama  perumahan,  jenis  rumah,  dan  tipe  rumah.  Adapun  rumus Random Forest dapat dilihat pada persamaan (2) berikut:
𝐹(𝑥) = 1 𝑀 ∑ = 1 𝑓 𝑖 (𝑥) 𝑀 𝑖
(2)
Dalam model Random Forest , output 𝐹(𝑥) merupakan hasil akhir yang diperoleh dari kombinasi beberapa pohon keputusan. Jumlah pohon keputusan dalam Random Forest disebut dengan M. Setiap pohon keputusan ke- i dalam hutan tersebut memberikan output individu yang dilambangkan sebagai 𝑓 𝑖 (𝑥) .

## 2.6 Pembuatan Virtual Tour
Pembuatan  virtual  tour  pada  ruangan  dalam  perumahan  menggunakan  3D  Vista,  mencakup  beberapa  langkah meliputi:
a. Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  data  primer  dan  data sekunder. Kedua jenis data ini memiliki peran penting dalam memberikan gambaran yang lengkap dan mendetail mengenai kondisi perumahan yang diteliti. Berikut penjelasan lebih lanjut mengenai kedua jenis data tersebut: 1. Data Primer
Data primer yaitu data yang diperoleh secara langsung dari hasil observasi ke setiap lokasi perumahan dengan melakukan  pengambilan  gambar  360°  menggunakan  kamera  Ricoh  Theta  SC2.  Pengambilan  gambar  pada rumah  contoh  di  perumahan  Qianna  Residence  2,  Bukit  Cibadak  Asri,  Goalpara  Hills,  dan  Bukit  Pinus Banjaran meliputi tampak dalam rumah diantaranya 1 ruang tamu, 1 ruang tengah, 2 kamar tidur, 1 toilet, dan 1 dapur pada setiap perumahan.
2. Data Sekunder
Data  sekunder  yaitu  data  yang  sudah  ada  dan  diperoleh  secara  tidak  langsung.  Data  ini  didapatkan  dari developer perumahan meliputi denah, foto tampak depan, dan foto dalam ruangan setiap perumahan.
b. 3D Vista
Aplikasi 3D Vista berperan dalam mengelola dan menggabungkan berbagai gambar panorama 360 derajat. Dengan  fitur  pembuatan  panorama,  pengguna  dapat  membuat  titik  (hotspot)  di  lokasi  tertentu,  yang  berfungsi sebagai tombol navigasi untuk berpindah ke lokasi lain. Aplikasi ini juga memungkinkan penggabungan gambar untuk menciptakan panorama. 3D Vista menyajikan berbagai aksi, seperti membuka panorama, membuka album, dan membuka URL [10]
c. Tampilan Skin
Tampilan  skin  terdapat  burger  menu  yang  terdiri  dari  icon  button  hotspot  untuk  menampilkan  dan menyembunyikan hotspot pada gambar panorama, icon button fullscreen untuk mengaktifkan mode layar penuh, Icon  button  WA untuk  memudahkan  komunikasi  dengan  tim marketing ,  dan icon  button  IG untuk  mengakses informasi terbaru tentang properti. Sedangkan pada navigation bottom terdiri dari house info yang menampilkan informasi  rumah, panorama  list untuk  memudahkan  navigasi  pada  panorama  yang  lain, location untuk menampilkan titik lokasi perumahan, floorplan untuk menampilkan denah, dan photo album untuk menampilkan foto dalam ruangan rumah.
d. Penambahan Hotspot
Hotspot ditambahkan pada setiap gambar panorama untuk memungkinkan navigasi antar ruangan. Hotspot ini  diatur  sedemikian  rupa  untuk  memudahkan  pengguna  berpindah  dari  satu  ruangan  ke  ruangan  lain.  Daftar hotspot yang terdapat dalam virtual tour beserta fungsinya dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Daftar Hotspot
No Hotspot Fungsi 1 Polygon Menentukan area tertentu di dalam virtual tour yang dapat diinteraksi oleh pengguna.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 300-313 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5358
2 3 4 Circle Door Circle Arrow Drop Masuk/keluar ruangan Menuju ke panorama selanjutnya

## Mengintegrasikan radar dan perpindahan panorama

## 2.7 Integrasi
Integrasi sistem rekomendasi pada website melibatkan beberapa komponen utama: FastAPI, middleware CORS, dan htmx.  Elemen-elemen ini bekerja secara terpadu untuk memastikan sistem rekomendasi beroperasi dengan efisiensi dan optimal.
a. Sistem Rekomendasi
Proses integrasi sistem rekomendasi pada website menggunakan Fast Api, middleware CORS, dan htmx .
1. FastApi
FastAPI digunakan  untuk  pengembangan RESTful  API . FastAPI dipilih  karena  kecepatan  dan  efisiensinya. Selain  itu, FastAPI secara  otomatis  menghasilkan  dokumentasi API untuk  memudahkan  pengujian  dan penggunaan API [15].
2. Middleware CORS
Middleware CORS (Cross-Origin Resource Sharing) diterapkan pada backend untuk mengatur kebijakan akses lintas origin. Ini memungkinkan aplikasi front-end yang berjalan di domain yang berbeda untuk berkomunikasi dengan  backend.  Konfigurasi CORS meliputi  mengizinkan  origin  tertentu,  metode HTTP ,  dan  header  yang diizinkan [16].
3. Htmx
Htmx adalah library JavaScript yang  memungkinkan  pengembangan  aplikasi  web  dengan server-side rendering yang  interaktif.  Dengan htmx ,  aplikasi  dapat  melakukan  permintaan HTTP ke  server  tanpa  perlu memuat ulang seluruh halaman, meningkatkan responsivitas dan dinamisme pengalaman pengguna [17].
b. Virtual Tour
Proses integrasi virtual tour dilakukan dengan menambahkan folder virtual tour yang sudah di publikasikan dari 3D Vista langsung ke front-end web menggunakan tag < a href > yang mengarah ke directory virtual tour yang dituju.

## 2.8 Deployment
Deployment adalah proses mengirimkan aplikasi ke lingkungan produksi sehingga dapat diakses oleh pengguna akhir. Proses deployment dilakukan dengan menggunakan Google Cloud Platform (GCP). GCP merupakan sebuah platform cloud  computing yang  menyediakan  berbagai  layanan  untuk  membangun,  menguji,  dan  mengelola aplikasi.  Salah  satu  layanan  unggulan  dari GCP adalah Cloud  Run yang  menyediakan  lingkungan  komputasi terkelola  sepenuhnya  untuk  menerapkan  dan  memperluas  kontainer HTTP tanpa  server,  tanpa  perlu  mengurus pengaturan  mesin  atau  penskalaan  otomatis  yang  memungkinkan  pengembang  menjalankan  aplikasi  secara serverless dengan mudah menggunakan Docker [18].

## 2.9 Pengujian
Pengujian  merupakan  fase  krusial  dalam  pengembangan  sistem  yang  melibatkan  serangkaian  langkah  untuk memeriksa dan memastikan bahwa sistem yang dikembangkan berfungsi dengan baik.
a. Confusion Matrix
Confusion  matrix mengevaluasi  kinerja  model klasifikasi  dengan  membandingkan  nilai aktual  dan hasil prediksi untuk mengukur keakuratan prediksi tiap kelasnya. Terdapat empat nilai penting dalam Confusion Matrix : True  Positive  (TP) menunjukkan  prediksi  positif  yang  tepat; True  Negative  (TN) menandakan  prediksi  negatif yang tepat; False Positive (FP) mengindikasikan prediksi positif yang salah; dan False Negative (FN) menandai prediksi negatif yang salah. Metrik evaluasi seperti Akurasi, Presisi, Recall , dan F-1 Score dihitung berdasarkan kombinasi dari nilai-nilai tersebut [19].
b. Pengujian Fungsional
Pengujian fungsionalitas merupakan pengujian sistem yang memastikan sistem dapat bekerja dengan benar tanpa harus memperhatikan detail struktur kode internal [20].
c. User Acceptance
User Acceptance Testing (UAT) merupakan proses pengujian yang melibatkan interaksi langsung antara pengguna akhir dengan sistem, hal tersebut bertujuan untuk memastikan bahwa fitur-fitur yang ada telah sesuai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 300-313 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5358
dengan kebutuhan pengguna. User Acceptance dilakukan pada tahap akhir pengujian sistem setelah sistem selesai dikembangkan [21].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Penerapan model Random Forest
Pada penelitian ini, Random Forest Classifier dari scikit-learn digunakan untuk membuat dan melatih model klasifikasi.

## Gambar 3. Penerapan Model Random Forest
Gambar 3 merupakan penerapan model dengan algoritma Random Forest . Dengan menggunakan library scikit-learn , model dibuat menggunakan 100 pohon keputusan (n_estimators=100) dan nilai (random_state=42) untuk  memastikan  hasil  yang  konsisten  setiap  kali  model  dijalankan.  Nilai  random_state=42  digunakan  untuk mengatur seed dari  generator  angka  acak,  sehingga  proses  pelatihan  yang  melibatkan  pengacakan  dapat direproduksi dengan hasil yang sama. Setelah model dilatih dengan data pelatihan (X_train dan y_train), model tersebut diuji dengan melakukan prediksi pada data pelatihan dan data pengujian (X_test). Hasil prediksi disimpan dalam variabel y_pred_train dan y_pred_test, yang kemudian dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja model.

## 3.2 Evaluasi Confusion Matrix
Sistem rekomendasi dievaluasi menggunakan confusion matrix yang terdiri dari beberapa metrik evaluasi penting, yaitu:
a. Accuracy adalah ukuran yang menunjukkan seberapa dekat nilai prediksi dengan nilai aktual.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3)
b. Presisi adalah ukuran ketepatan antara informasi yang diinginkan oleh pengguna dan jawaban yang diberikan oleh sistem. Precision dihitung sebagai rasio antara jumlah prediksi positif yang benar dengan total prediksi positif yang dihasilkan oleh sistem.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4)
c. Recall adalah ukuran sejauh mana sistem berhasil menemukan dan mengidentifikasi kembali informasi yang relevan.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
(5)
d. F1-score adalah  evaluasi  yang  menggabungkan precision dan recall dengan  membandingkan  nilai  rata- ratanya.
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ×𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖
(6)
Dalam penelitian ini, berbagai metrik digunakan untuk mengevaluasi seberapa baik model memprediksi nilai target pada data uji (y_test). Metrik yang digunakan meliputi akurasi, presisi, recall , dan F1-score . Evaluasi dilakukan untuk setiap kolom output secara terpisah meliputi Nama Perumahan, Jenis Rumah, dan Tipe Rumah. Melakukan  proses  inisialisasi  dictionary  untuk  menyimpan  nama  kolom  yang  dievaluasi,  serta  beberapa  daftar untuk menyimpan nilai metrik evaluasi (accuracy, precision, recall, dan F1-score) untuk setiap keluaran model. Kemudian menghitung confusion matrix untuk setiap keluaran serta menghitung nilai metrik evaluasi yang terkait berdasarkan true  labels dan predicted  labels dari  dataset test .  Kemudian  menampilkan confusion  matrix untuk setiap keluaran yang dihasilkan oleh model dalam bentuk heatmap menggunakan seaborn . Berikut hasil dari evaluasi confusion matrix untuk output nama perumahan, jenis rumah, dan tipe rumah:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Gambar 4. Hasil Evaluasi Confusion Matrix
Gambar 4 menampilkan confusion matrix untuk prediksi nama perumahan, jenis rumah, dan tipe rumah. Prediksi nama perumahan pada lima kelas, meliputi Bukit Cibadak Asri, Bukit Pinus Banjaran, Goalpara Hills, Qianna Residence 2, dan Setiabudi Estate. Baris menunjukkan label sebenarnya, sementara kolom menunjukkan prediksi  model.  Mayoritas  prediksi  sudah  benar,  namun  ada  beberapa  kesalahan,  seperti  satu  sampel  Qianna Residence  2  yang  salah  diklasifikasikan  sebagai  Bukit  Cibadak  Asri  dan  Bukit  Pinus  Banjaran.  Selanjutnya prediksi  jenis  rumah  pada  dua  kelas,  meliputi  komersil  dan  subsidi.  Dari  15  sampel  rumah  Komersil,  13 diklasifikasikan  dengan  benar  sementara  2  salah  sebagai  Subsidi.  Dari  40  sampel  rumah  Subsidi,  38 diklasifikasikan dengan benar dan 2 salah sebagai Komersil. Hasil ini menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang  baik  dalam  mengklasifikasikan  jenis  rumah,  meskipun  ada  beberapa  kesalahan  minor  dalam  prediksi. Terakhir, prediksi tipe rumah pada tiga kelas, meliputi 30/60. 36/72, dan 45/84. Untuk tipe 36/72, 6 sampel benar, sementara 2 salah sebagai 30/60 dan 1 salah sebagai 45/84. Untuk tipe 45/84, 1 sampel benar, sementara 1 salah sebagai  30/60.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  model  secara  keseluruhan  memiliki  kinerja  yang  baik  dalam mengklasifikasikan tipe rumah, meskipun ada beberapa kesalahan pada tipe 36/72 dan 45/84.
Tabel 6. Hasil Akurasi, Presisi, Recall, dan F1-Score
Output Akurasi Presisi Recall F1-Score Nama Perumahan Jenis Rumah Tipe Rumah 92,73% 92,73% 92,73% 93,57% 92,73% 93,08% 92,73% 92,73% 92,73% 92,87% 92,73% 92,27%
Pada tabel 6 menunjukkan secara keseluruhan, model klasifikasi menunjukkan performa yang sangat baik untuk ketiga output : nama perumahan, jenis rumah, dan tipe rumah. Model ini mencapai akurasi, presisi, recall, dan  F1-score  yang  konsisten  sekitar  92-93%,  menunjukkan  kemampuannya  dalam  mengidentifikasi  dan mengklasifikasikan data dengan tingkat kesalahan yang sangat rendah. Pencapaian ini menandakan bahwa model tersebut dapat diandalkan untuk merekomendasikan properti yang ada pada website setiabudi Land, memberikan hasil yang akurat dan konsisten. Performa yang stabil ini juga mencerminkan efisiensi dalam menangani variasi data yang ada, memperkuat kepercayaan pengguna terhadap prediksi yang dihasilkan.

## 3.3 Hasil Pengujian Fungsionalitas
Pengujian  fungsionalitas  pada  Virtual  Tour  bertujuan  untuk  memastikan  semua  fitur  berfungsi  dengan  baik. Skenario pengujian dan hasilnya dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pengujian Fungsionalitas Virtual Tour
No Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan 1 2 3 4 5 6 Klik tombol hotspot berbentuk pintu dan panah Klik tombol sembunyikan hotspot
Klik tombol fullscreen Klik ikon WA dan IG
Klik menu House Info pada navigation bottom

## Mengakses menu
Panorama List pada navigation bottom
Berpindah ke panorama selanjutnya Hotspot pada gambar panorama tidak terlihat Menampilkan layar penuh Menampilkan WA dan IG perumahan Halaman House Info terbuka dan menampilkan informasi perumahan Halaman Panorama List
terbuka  dan menampilkan
List panorama dan photo album
Berpindah ke panorama selanjutnya Hotspot pada gambar panorama tidak terlihat
Menampilkan layar penuh Menampilkan WA dan IG perumahan Halaman House Info terbuka dan menampilkan informasi perumahan Halaman Panorama List terbuka  dan menampilkan List panorama dan photo album
Berhasil Berhasil
Berhasil Berhasil Berhasil
Berhasil

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 300-313 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5358
7 8 9 10 11 Mengakses menu Location pada
navigation bottom
Mengakses menu Floorplan pada navigation bottom Mengakses tombol hotspot floorplan
Amati pergerakan panorma pada radar
Mengakses menu Photoalbum pada navigation bottom Tab baru terbuka pada halaman google maps dan menampilkan titik lokasi perumahan
Menampilkan denah rumah Berpindah ke panorama yang dituju Radar yang berwarna hijau aktif menyesuaikan pergerakan panorama
Menampilkan foto-foto ruangan yang berada di dalam rumah
Tab baru terbuka pada halaman google maps dan menampilkan titik lokasi perumahan
Menampilkan denah rumah Berpindah ke panorama yang dituju Radar yang berwarna hijau aktif menyesuaikan pergerakan panorama Menampilkan foto-foto ruangan yang berada di dalam rumah
Berhasil
Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil
Tabel  7  menunjukkan  bahwa pengujian  fungsionalitas  pada  setiap  fitur  berjalan  lancar  dan  memberikan pengguna kesempatan untuk menjelajahi properti secara virtual dengan mudah, sehingga meningkatkan efisiensi waktu dan tenaga mereka. Pengguna dapat dengan cepat mengakses informasi penting mengenai properti, seperti spesifikasi,  lokasi,  dan  harga,  tanpa  perlu  mengunjungi  lokasi  secara  langsung.  Selain  itu,  fitur-fitur  tambahan yang ada di dalam virtual tour , seperti deskripsi terperinci memberikan pengalaman yang lebih komprehensif dan memuaskan.  Hasil  pengujian  ini  menandakan  bahwa  sistem  sudah  siap  untuk  digunakan  oleh  publik  dan diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  positif  dalam  proses  pembelian  dan  penjualan  properti.  Dukungan teknologi  ini  juga  memungkinkan developer Setiabudi  Land  untuk  menawarkan  layanan  yang  lebih  baik  dan responsif, meningkatkan kepuasan calon konsumen, dan meningkatkan strategi pemasaran.

## 3.4 Hasil Pengujian API dengan FastAPI
Sebelum  memulai  pengujian API melalui  dokumentasi FastApi ,  server  lokal  laragon  perlu  dinyalakan  terlebih dahulu,  kemudian  menjalankan  server  uvicorn  pada  terminal  VS  Code.  Selanjutnya,  membuka browser dan mengakses http://127.0.0.1:8000/docs untuk melihat dokumentasi otomatis yang dihasilkan oleh FastAPI .
Gambar 5. Pengujian API
Gambar  5  menunjukkan  pengiriman  permintaan POST ke Endpoint /predict  pada  halaman  dokumentasi FastAPI . Data yang diinput meliputi usia, status pernikahan, jumlah anak, pendapatan per bulan, fasilitas yang diinginkan, dan preferensi lingkungan. Kemudian respon dari API berhasil diterima dan diproses oleh server. Data dikembalikan dalam format JSON dengan tipe data string meliputi output dari hasil prediksi rekomendasi nama perumahan, jenis rumah, dan tipe rumah.
3.5 Deployment Sistem Rekomendasi
Gambar 6. Deploy API
Berikut Proses Deployment API menggunakan Google Cloud Platform:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 300-313 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5358
1. Membuat Docker Image : Aplikasi dikemas dalam sebuah docker image , yang mencakup semua dependensi dan konfigurasi yang diperlukan.
2. Artifact Registry : Docker image diupload ke Artifact Registry di GCP untuk penyimpanan yang aman dan terpusat.
3. Cloud Run : Image dari Artifact Registry digunakan untuk membuat layanan di Cloud Run , yang menjalankan aplikasi secara serverless dengan otomatisasi skala dan manajemen infrastruktur.
4. Custom Domain : Domain khusus diatur di Cloud Run untuk menyediakan URL .
5. DNS Configuration : Pengaturan DNS dilakukan di Zone Editor pada CPanel, dengan mengisi Name , TTL , Type , dan Data dari GCP untuk mengarahkan domain khusus ke layanan Cloud Run.
3.6 Hasil Implementasi Sistem Rekomendasi Pada Website

## Gambar 7. Halaman Sistem Rekomendasi
Gambar  7  merupakan  halaman  sistem  rekomendasi,  yang  dimana  pengguna  dapat  menjawab  formulir sesuai dengan karakteristik dan preferensinya terkait usia, status pernikahan, jumlah anak, pendapatan per bulan, fasilitas yang diinginkan, dan preferensi lingkungan.
Gambar 8. Hasil Rekomendasi
Pengguna  yang  telah  mengisi  dan  mengirimkan  formulir  akan  mendapatkan output berupa  hasil rekomendasi yang mencakup nama perumahan, jenis rumah, dan tipe rumah yang sesuai dengan karakteristik dan preferensinya. Hal tersebut memudahkan pengguna dalam proses pengambilan keputusan membeli rumah.

## 3.7 Hasil Implementasi Virtual Tour Pada Website
Gambar 9. Dropdown Menu Virtual Tour
Gambar 9 merupakan dropdown menu virtual tour perumahan Qianna Residence 2, Bukit Cibadak Asri, Goalpara Hills, dan Bukit Pinus Banjaran. Pengguna dapat mengakses virtual tour dengan mengarahkan kursor ke menu Virtual Tour pada navigasi website dan mengkliknya untuk membuka dropdown . Di dalam dropdown ini, pengguna  dapat  memilih  salah  satu  virtual  tour  perumahan  yang  tersedia.  Setelah  mengklik virtual  tour yang terkait, halaman virtual tour perumahan yang dituju akan terbuka di tab baru, memungkinkan pengguna untuk melihat virtual tour dari perumahan yang dipilih.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Gambar 10. Tampilan Virtual Tour Qianna Residence 2
Gambar  10  menunjukkan  antarmuka  interaktif  dari  situs  web  untuk virtual  tour Qianna  Residence  2. Berikut adalah penjelasan rinci dari elemen-elemen yang ada pada tampilan tersebut: 1. Gambar Panorama 360 ° : Bagian tengah layar menunjukkan gambar panorama 360 ° dari bagian dalam properti beserta hotspot berbentuk pintu dan panah untuk berpindah ke panorma selanjutnya.
2. Ikon Interaktif: Di sisi kanan gambar panorama, terdapat beberapa ikon untuk navigasi dan interaksi, meliputi tombol  untuk  menyembunyikan  hotspot, fullscreen ,  dan  tombol  navigasi  untuk  masuk  ke WA dan IG perumahan.
3. Navigation Bottom : Di bagian bawah tampilan panorama, terdapat bar dengan beberapa opsi menu meliputi House  Info,  Panorama  List,  Location,  Floorplan, dan Photoalbum yang  dapat  memberikan  informasi tambahan.
Antarmuka  tersebut  dirancang  untuk  memberikan  pengalaman  yang  interaktif  dan  informatif, memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi properti secara mendetail dengan berbagai fitur yang disediakan. Dengan virtual tour pengguna mendapatkan pengalaman yang unik, efisien, dan menarik dalam menjelajahi rumah secara virtual yang mendekati pengalaman nyata.

## 3.8 Hasil Pengujian Akhir
Tabel 8. Hasil Pengujian User Acceptance Pernyataan Penilaian Skor Jumlah SS  S  N  TS  STS  SS  S N  TS  STS
Pengisian formulir pada halaman sistem rekomendasi mudah dilakukan.
Sistem rekomendasi memberikan hasil rekomendasi yang  sesuai  dengan  karakteristik  dan  preferensi anda.
Sistem  rekomendasi  memberikan  solusi  dalam memilih  dan  membeli  rumah  yang  sesuai  dengan kebutuhan.
Fitur virtual  tour memberikan  pengalaman  yang realistis,  unik,  efisien,  dan  menarik  dalam menjelajahi rumah.
Simbol-simbol  gambar  pada virtual  tour mudah dipahami Fitur interaktif dalam virtual tour dapat diakses dengan mudah dan memberikan informasi yang lengkap.
13 7 10 11 10 11 6 9 9 7 9 8 1 4 1 2 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 65 35 50 55 50 55 24 36 36 28 36 32 3 12 3 6 3 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 92 83 89 89 89 90
Tabel 8 menampilkan penilaian dari 20 responden terhadap enam pernyataan mengenai sistem rekomendasi dan  fitur virtual  tour yang  ada  pada  website  Setiabudi  Land,  dengan  kategori  penilaian  SS  (Sangat  Setuju),  S (Setuju), N (Netral), TS (Tidak Setuju), dan STS (Sangat Tidak Setuju).
Berikut rincian hasil perhitungan dari pengujian dengan user acceptance: a. Jumlah total skor yang diobservasi
Skor total yang diobservasi = 92 + 83 + 89 + 89 + 89 + 90 = 532
b. Jumlah total skor yang diharapkan
Total responden dengan maksimum poin bobot penilaian: 20 responden  ×   5 poin = 100 Skor total maksimum untuk 6 pernyataan:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 300-313 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5358
100  ×  6 pernyataan = 600
c. Perhitungan user acceptance: 532 600 × 100% = 88,66%
Persentase tersebut menunjukkan tingkat penerimaan pengguna adalah sekitar 88.66%. Ini berarti bahwa sistem  yang  dievaluasi  memiliki  tingkat  penerimaan  yang  cukup  tinggi  berdasarkan  skor  yang  diobservasi dibandingkan dengan skor yang diharapkan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil mengimplementasikan sistem rekomendasi berbasis Content Based Filtering menggunakan model klasifikasi Random Forest serta fitur Virtual Tour 360° pada website Setiabudi Land. Implementasi Content Based  Filtering dengan  model  klasifikasi Random  Forest menunjukkan  performa  yang  sangat  baik,  dengan akurasi, presisi, recall, dan F1-score sekitar 92-93% untuk rekomendasi nama perumahan, jenis rumah, dan tipe rumah,  membuktikan  bahwa  sistem  ini  mampu  memberikan  rekomendasi  yang  relevan  dan  sesuai  dengan preferensi calon konsumen. Selain itu, fitur Virtual Tour 360 ° yang diimplementasikan memberikan pengalaman interaktif  yang  lebih  mendalam  bagi  calon  pembeli.  Pengujian  fungsionalitas  menunjukkan  bahwa  fitur  ini berfungsi  dengan  baik  dan  memudahkan  pengguna  untuk  menjelajahi  properti  secara  virtual,  sehingga meningkatkan efisiensi waktu dan tenaga. Hasil User Acceptance Test (UAT) menunjukkan tingkat penerimaan pengguna  sebesar  88.66%,  mengindikasikan  bahwa pengguna  merasa  sistem  ini  bermanfaat  dan  sesuai  dengan harapan mereka, serta menunjukkan tingkat kepuasan yang tinggi terhadap fitur yang disediakan untuk membantu dalam proses pemilihan dan pembelian rumah. Penelitian ini dapat meningkatkan strategi pemasaran developer Setiabudi Land melalui teknologi inovatif yang dapat menarik lebih banyak calon pembeli. Meskipun demikian, penelitian ini masih memiliki beberapa kekurangan dan diharapkan dapat dikembangkan lebih lanjut. Saran untuk pengembangan  penelitian  selanjutnya  diantaranya  adalah  melakukan  perbandingan  dengan  metode  pendekatan sistem rekomendasi seperti Collaborative Filtering atau Hybrid Filtering untuk melihat kinerja dan efektivitasnya, serta mempertimbangkan penambahan fitur interaktif lainnya pada Virtual Tour untuk meningkatkan pengalaman pengguna.

## REFERENCES
[1] L. I. Fitrotunnisa and I. H. Al Amin, “Implementasi Metode SAW Dan TOPSIS Dalam Pemilihan Rumah Hunian Di Wilayah Semarang Barat,” Jurnal TEKNO KOMPAK, vol. 15, no. 2, pp. 50–62, 2021, Accessed: Mar. 18, 2024. [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/view/1173/660
[2] R. K. Sari, M. Sari, and R. N. Syari’ati, “Statistik Perumahan dan Permukiman 2022,” www.bps.go.id. Accessed: Mar. 18,  2024.  [Online].  Available:  https://www.bps.go.id/id/publication/2023/08/31/8ff8b16e0646ae0e43a9925b/statistik- perumahan-dan-permukiman-2022.html
[3] N. M. Pratiwi, M. I. Syarif, and Syahrir, “Rancang Bangun Virtual Reality Untuk Media Pemasaran Perumahan (Studi Kasus: Perumahan PT. Butta Gowa Propertindo),” Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro dan Informatika (SNTEI), Oct. 2020.
[4] M. Fajriansyah, P. P. Adikara, and A. W. Widodo, “Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Content Based Filtering,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  vol.  5,  no.  6,  pp.  2188–2199,  May  2021,  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[5] R. Oktavian and F. Amin, “Perancangan Sistem Rekomendasi Laptop dengan Model Prototyping dan Penerapan Content- Based Filtering Approach pada ELS Computer Shop Semarang,” G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, vol. 8, no. 1, pp. 66–80, Dec. 2024, doi: 10.33379/gtech.v8i1.3490.
[6] T. S. Dewi, V. R. Setyowati, and L. Lazuardi, “Virtual Reality Tour Sebagai Media Promosi Dan Pembelajaran Alur Pelayanan Rumah Sakit,” Journal of Information Systems for Public Health, vol. 8, no. 1, pp. 21–31, Apr. 2023.
[7] D. A. P. D. Pramesti and I. W. Santiyasa, “Penerapan Metode Content-Based Filtering dalam Sistem Rekomendasi Video Game,” JNATIA, vol. 1, no. 1, Nov. 2022.
[8] S. A. Gunarto, E. S. Honggara, and D. D. Purwanto, “Website Sistem Rekomendasi dengan Content Based Filtering pada Produk Perawatan Kulit,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN), vol. 11, no. 3, pp. 2460–3562, Jul. 2023, doi: 10.26418/justin.v11i3.59049.
[9] M. Iqbal, B. A. S. Aji, and F. Z. Rahmanti, “Implementasi Sistem Rekomendasi Tipe Rumah Menggunakan Metode Naïve  Bayes,”  Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi),  vol.  7,  no.  4,  pp.  562–569,  2023,  doi: 10.35870/jti.
[10]  A. F. Dianta, Z. M. E. Darmawan, Z. F. Akbar, and K. Fathoni, “Pengembangan Aplikasi Virtual Tour Sebagai Media Pengenalan Lingkungan Kampus PENS Berbasis Website,” Jurnal Teknologi Terpadu, vol. 7, no. 1, pp. 23–30, Jul. 2021.
[11]  A. R. Yusmita, H. Anra, and H. Novriando, “Sistem Informasi Pelatihan pada Kantor Unit Pelaksana Teknis Latihan Kerja Industri (UPT LKI) Provinsi Kalimantan Barat,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (Justin), vol. 8, no. 2, pp. 2460–3562, Apr. 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36797.
[12]  Kamdan, I. L. Kharisma, G. P. Insany, and Paikun, “Research Topic Modeling in Informatics Engineering Study Program at Nusa Putra University using LDA method,” International Journal of Engineering and Applied Technology (IJEAT),

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 300-313 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5358
vol.  5,  no.  2,  pp.  24–35,  Nov.  2022,  Accessed:  May  18,  2024.  [Online].  Available:  https://inter- journal.nusaputra.ac.id/IJEAT/article/view/76
[13]  C. Herdian, A. Kamila, and I. G. A. M. Budidarma, “Studi Kasus Feature Engineering Untuk Data Teks: Perbandingan Label Encoding dan One-Hot Encoding Pada Metode Linear Regresi,” Technologia : Jurnal Ilmiah, vol. 15, no. 1, pp. 93–108, Jan. 2024, doi: 10.31602/tji.v15i1.13457.
[14]  Hartatik, M. E. Koibur, G. P. Insany, H. E. Manurung, and E. Karmana, Sains Data Strategi, Teknik, dan Model Analisi Data. Bandung: Kaizen Media Publishing, 2023.
[15]  A.  C.  Wijaya,  I.  G.  A.  Wibawa,  and  I.  D. M.  B.  A.  Darmawan,  “Pengembangan  Restful  API  Untuk  Model Machine Learning Indoor-Outdoor Dalam Aplikasi Peminjaman Ruangan,” vol. 1, no. 1, pp. 19–26, Nov. 2022.
[16]  “CORS  (Cross-Origin  Resource  Sharing),”  fastapi.tiangolo.com.  Accessed:  May  21,  2024.  [Online].  Available: https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/cors/
[17]  “</> htmx - high power tools for html,” htmx.org. Accessed: May 21, 2024. [Online]. Available: https://htmx.org/
[18]  I. Barokah and Asriyanik, “Analisis Perbandingan Serverless Computing Pada Google Cloud Platform,” Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, vol. 7, no. 2, pp. 169–187, Sep. 2021, doi: 10.37012/jtik.v7i2.662.
[19]  A. Sujjada, Somantri, J. N. Novianti, and I. G. T. Isa, “Analisis Sentimen Terhadap Review Bank Digital Pada Google Play Store Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM),” Jurnal Rekayasa Teknologi Nusa Putra, vol. 9, no. 2, pp. 122–135, Aug. 2023, [Online]. Available: https://rekayasa.nusaputra.ac.id/index
[20]  A. Sujjada, Somantri, A. R. Ramdani, K. Kibtiyah, M. P. Utami, and M. R. Nullah, “Prediksi Nilai Ujian Sekolah Siswa SMK  Plus  Padjadjaran  Berbasis Web  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation,”  Jurnal  Informasi  dan Teknologi, vol. 5, no. 2, pp. 151–158, Jul. 2023, doi: 10.37034/jidt.v5i1.370.
[21]  M.  A.  Chamida,  A.  Susanto,  and  A.  Latubessy,  “Analisa  User  Acceptance  Testing  Terhadap  Sistem  Informasi Pengelolaan  Bedah  Rumah  Di  Dinas  Perumahan  Rakyat  Dan  Kawasan  Permukiman  Kabupaten  Jepara,”  Indonesian Journal  of  Technology,  Informatics  and  Science  (IJTIS),  vol.  3,  no.  1,  pp.  36–41,  Dec.  2021,  doi: 10.24176/ijtis.v3i1.7531.